Curso: R for Data Mining. Análisis de datos, segmentación y técnicas de predicción con R

Transcripción

1 1 Curso: R for Data Mining Análisis de datos, segmentación y técnicas de predicción con R

2 2 Presentación R es el lenguaje de programación estadístico por excelencia. Se destaca por que es una las herramientas estadísticas de mayor crecimiento. R es un software libre altamente recomendable por lo robusto y potente de sus rutinas. En este curso, el estudiante será capaz de aplicar técnicas de reducción de variables y de entender la necesidad del uso de diversos modelos predictivos y algoritmos, para predecir el comportamiento futuro de un objeto en estudio. Asimismo, el estudiante aprenderá algunas técnicas de calibración y selección del mejor modelo predictivo que se adecúe mejor a sus datos y objetivos de estudio. Dirigido a: Dirigido a todos aquellos profesionales interesados en ampliar sus conocimientos en herramientas de análisis de datos. Profesionales que se desempeñen como investigadores, analistas de datos. Personal de Procesamiento de Datos, Business Intelligence, Analistas de Datos, etc. Estudiantes de maestría y de pregrado. Provenientes de carreras profesionales: Estadística, Ingeniería Estadística, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería informática y carreras afines. Provenientes de carreras profesionales: Estadística, Ingeniería Estadística, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería informática y carreras afines. Pre-requisitos: Conocimientos de estadística descriptiva, multivariante y distribuciones de probabilidad. Conocimientos de manejo del software R a nivel básico (exportar, importar, concepto de objetos, funciones básicas, gráficos, paquetes como Rattle y RCommander). De preferencia, haber llevado el curso R for Business Analytics.

3 3 Metodología El curso se basa en la aplicación de casos prácticos fundamentados en la teoría. Se desarrollan ejercicios y aplicaciones basadas en situaciones reales. Se dispone de: Casos de Aplicación. Situaciones reales con aplicaciones en el mercado Peruano. Base de Datos de prueba para aplicar lo aprendido. Material didáctico con el desarrollo del curso.

4 4 Beneficios Certificado de Especialización. Pertenecer a la Comunidad más grande de profesionales de Business Analytics. Plana docente compuesta por líderes del sector, especializados en herramientas y temas a desarrollar. Descuentos en programas complementarios. Laboratorios de cómputo. Material didáctico con el desarrollo del curso. Acceso a Bibliografía Especializada. Acceso a la bolsa de trabajo especializada de DMC. Las empresas actuales están buscando profesionales que se diferencien en la gestión. Las ventajas competitivas que obtienes al estar en constante capacitación son muchas, entre las que destacamos: Rentabilidad única en el mercado laboral. Desarrollo de pensamiento crítico y analítico. Serás un profesional muy valorado en la actualidad.

5 5 Syllabus I. Introucción a la Minería de Datos. Definición de Minería de Datos. Modelos analíticos: modelos supervisados y no supervisados. Modelos de minería de datos: KDD, CRISP y SEMMA. II. Térnicas de preparación de datos Limpieza de datos Métodos gráficos para identificar outliers y extremos Manejo de datos atípicos Manejo de datos faltantes Transformación de datos Selección de variables V. Técnicas de Balanceo de Datos Técnicas de balanceo de datos: undersampling, oversampling, SMOTE. VI. Árboles de Clasificación y Métodos de Validación Algoritmo CART Bagging y Random Forest Métodos de validación: resustitución, validación cruzada, train-test VIII. Reglas de Asociación Canasta de compras Reglas de asociación: algoritmo apriori. III. Técnicas Supervisadas. Análisis de regresión logística Regresión logística binaria: modelo, estimación de coeficientes, prueba de hipótesis, medidas de bondad de ajuste, interpretación de coeficientes y odds ratio. IV. Indicadores para evaluación de modelos de clasificación Matriz de confusión Estadístico Kappa Estadístico K-S Curva ROC Coeficiente Gini Log-Loss

6 6 Instructor IE Business School - Jacquelin Flor B. Jefe de Metodología y Herramientas de Riesgos. Máster en Administración de Negocios (IE Business School, Madrid-España). Especialista en Marketing Relacional - UPC. Bachiller en Ingeniería Estadística - UNI. 6 años de experiencia en la construcción de modelos estadísticos. MSc. Daniel Chávez G. MSc Data Science Universidad Ricardo Palma. Ingeniero Estadístico e Informático de la Universidad Nacional Agraria La Molina. Líder de proyectos (Business Analytics y Big Data) Atento Perú. Consultor en Analytics Digitex. Actualmente, líder de proyectos Big Data Telefónica del Perú. Ing. Jesús Walter Salinas F. Ingeniero Estadístico de la Universidad Nacional Agraria La Molina y Magister en Ingeniería Industrial, mención en Gestión Industrial de la UNMSM. Docente de Estadística e Informática y Estadística Aplicada (maestría) en la UNALM. Docente de maestría en Ciencia de Datos de la URP. Nota: Todos los profesores mencionados están relacionados al curso especializado. No necesariamente podrían desarrollar una clase. Ing. David Allende Q. Experto en Datamining en la División de CRM del Banco Internacional del Perú. Experiencia en la División de Inteligencia de Negocios de Telefónica del Perú, Consultor Analítico y Capacitador de SPSS Andino, profesor a tiempo parcial en la División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE) de la UPC. Especialista en Inteligencia de Negocios de la Universidad ESAN, Ingeniero Estadístico e Informático de la UNALM. Experiencia en proyectos de Business Analytics, BI y Big Data.

7 7 Medios de Pago 1. Depósito en las cuentas BBVA o BCP: N Cuenta de Ahorros: N Cuenta de Corriente: Razón Social R.U.C J&J Data Mining Consulting S.A.C Pago Online: 3. Oficina DMC Dirección: Calle Río de la Plata 167. Of San Isidro. Lima - Perú. Horario de Atención: Lunes a Viernes de 9:00 a.m. a 7:00 p.m. y Sábados de 9:00 a.m. a 4:00 p.m.

8 8 Certificado Certificación otorgada a nombre de Data Mining Consulting. Empresa de capacitación en herramientas analíticas del Perú. Certificado de especialización Cómo obtengo mi certificado de especialización? Al finalizar el curso el capacitador evaluará a los participantes con un caso aplicativo: La nota mínima requerida es (14) catorce. Asistencia mínima del 80% en todo el curvso. En caso de no aprobar, se emitirá el certificado de asistencia.

9 9 Data Mining Consulting SAC DMC es una empresa pionera dedicada a la extracción de conocimiento desde grandes bases de datos, con más de 8 años experiencia en la capacitación de temas de Minería de Datos, Scoring de Riesgo Crediticio, Business Intelligence, Técnicas de segmentación, Business Analytics y Big Data. DMC es la única empresa peruana reconocida como uno de los referentes de capacitación en temas de Big Data. Algunas empresas que confiaron en nosotros:

10 10 Contacto / Web: Teléfono: (511) Móvil: / Dirección: Calle Rio de la Plata 167. Of San Isidro. Lima - Perú. Lunes a Viernes de 9:00 a.m. a 7:00 p.m. y Sábados de 9:00 a.m. a 4:00 p.m.